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Enregistrement W2916014865 · doi:10.1136/bjsports-2018-100451

Copenhagen Consensus statement 2019: physical activity and ageing

2019· article· en· W2916014865 sur OpenAlexaff
Jens Bangsbo, Joanna Blackwell, Carl‐Johan Boraxbekk, Paolo Caserotti, Flemming Dela, Adam B. Evans, Astrid Pernille Jespersen, Lasse Gliemann, Arthur F. Kramer, Jesper Lundbye‐Jensen, Erik Lykke Mortensen, Aske Juul Lassen, Alan J. Gow, Stephen D. R. Harridge, Ylva Hellsten, Michael Kjær, Urho M. Kujala, Ryan E. Rhodes, Elizabeth C.J. Pike, Timothy Skinner, Thomas Skovgaard, Jens Troelsen, Emmanuelle Tulle, Mark A. Tully, Jannique van Uffelen, José Viña

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesLundbeckfonden
Mots-clésStatement (logic)AgeingMedicineGerontologyMEDLINEPolitical scienceInternal medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 19th to 22nd November 2018, 26 researchers representing nine countries and a variety of academic disciplines met in Snekkersten, Denmark, to reach evidence-based consensus about physical activity and older adults. It was recognised that the term ‘older adults’ represents a highly heterogeneous population. It encompasses those that remain highly active and healthy throughout the life-course with a high intrinsic capacity to the very old and frail with low intrinsic capacity. The consensus is drawn from a wide range of research methodologies within epidemiology, medicine, physiology, neuroscience, psychology and sociology, recognising the strength and limitations of each of the methods. Much of the evidence presented in the statements is based on longitudinal associations from observational and randomised controlled intervention studies, as well as quantitative and qualitative social studies in relatively healthy community-dwelling older adults. Nevertheless, we also considered research with frail older adults and those with age-associated neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s and Parkinson’s disease, and in a few cases molecular and cellular outcome measures from animal studies. The consensus statements distinguish between physical activity and exercise. Physical activity is used as an umbrella term that includes both structured and unstructured forms of leisure, transport, domestic and work-related activities. Physical activity entails body movement that increases energy expenditure relative to rest, and is often characterised in terms of intensity from light, to moderate to vigorous. Exercise is defined as a subset of structured physical activities that are more specifically designed to improve cardiorespiratory fitness, cognitive function, flexibility balance, strength and/or power. This statement presents the consensus on the effects of physical activity on older adults’ fitness, health, cognitive functioning, functional capacity, engagement, motivation, psychological well-being and social inclusion. It also covers the consensus on physical activity implementation strategies. While it is recognised that adverse events can occur during exercise, the risk can be minimised by carefully choosing the type of activity undertaken and by consultation with the individual’s physician when warranted, for example, when the individual is frail, has a number of co-morbidities, or has exercise-related symptoms, such as chest pain, heart arrhythmia or dizziness. The consensus was obtained through an iterative process that began with the presentation of the state-of-the-science in each domain, followed by group and plenary discussions. Ultimately, the participants reached agreement on the 30-item consensus statements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations271
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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